数据序列的扰乱与解扰的MATLAB实现及性能分析——利用19级m序列
利用MATLAB进行信号处理及分析研究
利用MATLAB进行信号处理及分析研究一、前言信号处理及分析是现代应用数学中非常重要的一个方向。
信号处理的目的是在噪声和干扰的环境下，提取出信号中有用的信息，从而最大化信号的传输或者应用。
因此，信号处理被广泛应用于物理、工程、生物、医学等领域。
MATLAB是一种非常流行的数学软件，它可以实现各种信号处理和分析算法。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理及分析研究。
二、MATLAB基础MATLAB是一种功能强大的数学软件，在开始学习信号处理和分析之前，需要掌握一些MATLAB基础知识。
MATLAB有一个交互式界面，用户可以在其中输入和执行各种命令。
例如，我们可以像这样输入一个向量：>> x = [1 2 3 4 5]x =1 2 3 4 5这个向量包含了几个数字。
我们可以对这个向量执行各种操作，比如计算它的平均值：>> mean(x)ans =3MATLAB也可以用来画图。
例如，我们可以画出sin函数的图像：>> x = linspace(0, 2*pi, 100);>> y = sin(x);>> plot(x, y);这个代码会画出一个sin函数的图像。
三、信号处理信号处理是一种对信号进行数字处理的技术，它可以用来提取信号中的信息。
在MATLAB中，我们可以使用各种信号处理工具箱来实现信号处理。
下面是一些信号处理工具：1.预处理信号预处理是信号处理的第一步。
它的目的是降低噪声并增加信号的分辨率。
MATLAB中有很多预处理工具，例如滤波器和去噪算法。
2.频域分析频域分析是一种对信号进行频谱分析的技术。
它可以用来确定信号中的频率成分，并从中提取出有用的信息。
MATLAB中有很多频域分析工具，例如傅里叶变换和小波变换。
3.时域分析时域分析是一种对信号进行时间分析的技术。
它可以用来确定信号的时间特性，并从中提取出有用的信息。
MATLAB中有很多时域分析工具，例如自相关算法和卷积算法。
基于matlab的m序列的产生和特性分析
基于matlab的m序列的产生和特性分析作者：耿亚南来源：《中国新通信》 2017年第15期【摘要】 m 序列是一种重要的伪随机序列。
本文借助MATLAB 平台，详细介绍了m 序列的产生原理，并仿真了由移位寄存器产生的m 序列，同时研究了m 序列的自相关函数并得到了m 序列自相关函数的图像。
仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。
【关键字】 m 序列自相关函数 MATLAB一、引言m 序列是最长线性移位寄存器序列的简称，有着良好的自相关性，易于产生和复制，是目前广泛应用的一种伪随机序列。
其在通信领域有着广泛的应用，如扩频通信，卫星通信的码分多址，数字数据中的加密、加扰、同步、误码率测量等领域。
近几十年来，运用m 序列测量房间声学系统脉冲响应的技术研究也受到了人们的关注。
m 序列法测量技术有两大优点其一是较强的抗噪声性能，其二是运算速度快、效率高。
二、m 序列的产生2.1 m 序列的产生原理m 序列是由带线性反馈的移位寄存器产生的。
由n 级串联的移位寄存器和反馈逻辑线路可组成动态移位寄存器，如果反馈逻辑线路只由模2 和构成，则称为线性反馈移位寄存器。
m 序列的产生框图如图1 所示。
图中C0、C1…Cn 均为反馈线，其中C0= Cn=1，表示反馈连结。
因为m 序列是由循环序列发生器产生的，因此C0和Cn 肯定为1，即参与反馈。
而反馈系数C1、C2…Cn － 1若为1，参与反馈，若为0，则表示断开反馈线，即开路、无反馈连线。
2.2 MATLAB 仿真MATLAB 产生m 序列的部分程序：function[mseq]=m_sequence(fbconnection)n=length(fbconnection);N=2^n-1;register=[zeros(1,n-1) 1];mseq(1)=register(n);for i=2:Nnewregister(1)=mod(sum(fbconnection.*register),2);for j=2:nnewregister(j)=register(j-1);end;三、m 序列的自相关函数3.1 自相关函数自相关是指m 序列与逐位移位后的序列相关性的一种度量。
matlab处理时间序列离群值去噪
一、概述时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点，常见于金融、气象、环境科学等领域。
然而，时间序列数据往往会受到各种噪音和异常值的影响，影响数据的准确性和可靠性。
对时间序列数据进行离裙值去噪是非常重要的。
本文将介绍如何利用Matlab工具对时间序列数据进行离裙值去噪。
二、时间序列数据的离裙值1. 时间序列数据的特点时间序列数据具有一定的规律性和周期性，同时也受到各种噪音和异常值的干扰。
这些异常值可能是由于测量误差、设备故障或其他外部因素所导致。
2. 离裙值的定义离裙值（Outlier）是指与其它观测值显著不同的一个或一组观测值。
离裙值可能导致数据分析结果的不准确性，因此需要对其进行识别和去除。
三、Matlab处理时间序列离裙值的方法1. 基于统计方法的离裙值检测Matlab提供了一系列基于统计方法的离裙值检测函数，例如boxplot、zscore等。
这些函数可以帮助我们对时间序列数据进行可视化和统计分析，从而识别出潜在的离裙值。
2. 时间序列平滑时间序列平滑是一种常用的离裙值去噪方法。
Matlab中提供了很多平滑函数，如smooth、filtfilt等。
这些函数可以通过移动平均、指数平滑等方式对时间序列数据进行平滑处理，去除其中的噪音和异常值。
3. 基于机器学习的离裙值检测除了基于统计方法的离裙值检测外，Matlab还提供了一些基于机器学习的离裙值检测算法，如孤立森林、One-Class SVM等。
这些算法可以通过学习数据的特征和分布，自动识别出离裙值。
四、案例分析以股票价格时间序列数据为例，我们将使用Matlab对其进行离裙值去噪。
1. 数据导入与预处理利用Matlab的数据导入工具将股票价格时间序列数据导入到Matlab 环境中，并进行数据预处理，如去除缺失值、平滑处理等。
2. 离裙值识别与去除接下来，我们利用Matlab中的离裙值检测函数对股票价格时间序列数据进行分析，识别出其中的离裙值。
基于Matlab的m序列生成及性能仿真
ＰＮ＿ｍｏｄ８＝ｒｅｓｈａｐｅ（ＰＮ—ｍｏｄ８，１，５１２）； ｅｎｄ
ｌｏｃａｔｉｏｎ＝１； ｋ＝１： ｆｏｒ ｉ＝１：ｌｅｎｇｔｈ（ｒｅｇ＿ａ１１）
ｉｆ ｒｅｇ＿＿ｔｅｓｔ＝＝ｒｅｇ＿ａｌｌ（ｉ，：） ｌｏｃａｔｉｏｎ（ｋ）＝ｉ； ｋ＝ｋ＋１：
％寻找初始状态，以验证其周期
ｅｎｄ
ｅｎｄ
合伪随机序列的基本性质，可以满足扩频序列的设计需求。
基于以上ｍ序列移位寄存器结构，可在Ｍａｔｌａｂ中用Ｍ语言编程
产生１１３序列的程序代码：
ｒｅｇ＝［１ ０ １ １ １ ０ １ ０ １ １ ０ １］；
％从高位到低位
ｒｅ。ｇＬｔｅｓｔ＝ｒｅｇ；
ｅｏｅｆｆ＝［１ ０ ０ ０ ０ ０ １ ０ １ ０ ０ １ １１；％高位到低位
％计算Ｉｎ序列自相关性
ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，１）；
ｐｌｏｔ（ｊ，ｔｅｍｐ／ｌｅｎｇｔｈ（ｎ））； ｔｉｄｅ（７自相关性，）；
ａｘｉｓ（［一１０００ １０００—０．１ １．２］）；
酣ｄ ｏｎ； 同理可计算ｍ序列互相关性程序。
运行程序后可返回Ｄ１序列相关函数如图２所示。
由图２可以看出，ｍ序列具有良好的自相关特性和互相关性，符
关和互相关特性【”。
１．ｍ序列简介
ｍ序列是最长线性移位寄存序列的简称．是由带线性反馈的移存
器产生的周期最长的序列。它是周期为Ｎ＝２ｒ＿１的线性伪随机序列，ｒ
是移位寄存器阶数。 ｍ序列的性质有闭：
ａ）均衡性，即在ｍ序列的一个周期中，…１’和…０’的数目基本相等。
ｂ）长度为ｋ的游程数目占游程总数的２４．其中“＋”游程和“一”游程
ｉ＝ｌ；
ｆｏｒ ｋ＝１：（２＾ｌｅｎｇｔｈ（ｒｅｇ））
％计算一个周期的ｒｆｌ序列输出
Matlab实现M序列的产生和自相关序列
电子信息工程专业课程设计任务书1 需求分析伪随机信号既有随机信号所具有的优良的相关性,又有随机信号所不具备的规律性. 因此,伪随机信号既易于从干扰信号中被识别和分离出来,又可以方便地产生和重复,其相关函数接近白噪声的相关函数, 有随机噪声的优点,又避免了随机噪声的缺点. 伪随机序列具有可确定性、可重复性,易于实现相关接受或匹配接受,故有很好的抗干扰性能. 因此伪随机序列在相关辩识、伪码测距、导航、遥控遥测、扩频通信、多址通信、分离多径、误码测试、线形系统测量、数据加扰、信号同步等方面均有广泛的应用. m 序列是伪随机序列中最重要的一种，是最长线性移位寄存器序列，m 序列易于实现，具有优良的自相关特性，在直扩通信系统中用于扩展要传递的信号。
可以通过移位寄存器,利用MATLAB 编程产生m 序列。
2 概要设计m 序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称，m 序列是由带线性反馈的移位寄存器产生的.由n 级串联的移位寄存器和和反馈逻辑线路可组成动态移位寄存器，如果反馈逻辑线路只由模2和构成，则称为线性反馈移位寄存器。
带线性反馈逻辑的移位寄存器设定初始状态后，在时钟触发下，每次移位后各级寄存器会发生变化。
其中任何一级寄存器的输出，随着时钟节拍的推移都会产生一个序列，该序列称为移位寄存器序列。
n 级线性移位寄存器的如图1所示：图1 n 级线性移位寄存器图中i C 表示反馈线的两种可能连接方式，i C =1表示连线接通，第n-i 级输出加入反馈中；i C =0表示连接线断开，第n-i 级输出未参加反馈。
因此，一般形式的线性反馈逻辑表达式为112201(mod 2)n n n n n i n i i a C a C a C a C a ---==⊕⊕⊕=∑L将等式左面的n a 移至右面，并将00(1)n n a C a C ==代入上式，则上式可改写为100n i n i C a -==∑定义一个与上式相对应的多项式()ni i i F x C x ==∑其中x 的幂次表示元素的相应位置。
m序列和加解扰
2. m序列的性质
自相关函数
取值为0、1时：
A− D n
=
[ xi + x j = 0]的数目− [ xi + x j = 1]的数目 n
由 m 序列的性质，移位相加后还是 m 序列，因此 0 的个数比 1 的个数少 1 个。 所以，当 j ≠ i 时， R( j ) = −
j=0 ⎧ 1 R( j ) = ⎨ ⎩− 1 / n j = 1,2...n − 1
真正的随机序列是不可重复的， 伪随机序列可以任意地重复。
3.m序列的其它应用—直接序列扩频
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4.加扰过程
X为全0时即为m序列伪随机码发生器 D5 Y
X
D1 D2
D3
D4
D5
D3 Y Y
Y = X ⊕D Y ⊕D Y
3 5
Y = X /(1 ⊕ D 3 ⊕ D 5 )
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4.加扰过程
X为全0时即为m序列伪随机码发生器 D5 Y
功率谱密度
对上述自相关函数进行傅立叶变换，得到m序列的功率 谱密度：
p + 1 ⎡ sin(ωT0 / p) ⎤ Ps (ω ) = 2 ⎢ ⎥ p ⎣ ωT0 / 2 p ⎦
2
2πn 1 ∑ δ (ω − T ) + p 2 δ (ω ) n = −∞ 0
∞ n≠0
T0 → ∞, m / T0 → ∞
2. 部分本原多项式
8
2. m序列的性质
均衡性: 在m序列的一个周期中，“0”“1”的数目基
本相等。“1”比“0”多一个。
2. m序列的性质
游程分布 2 游程：序列中取值相同的那些相继的元素合称为一个 “ 游程”。 游程长度：游程中元素的个数。
数据光串扰校正 matlab
数据光串扰校正 MATLAB一、介绍数据光串扰是指光信号在传输中发生的串扰现象，会导致数据传输错误和信号质量下降。
对数据光串扰进行校正是非常重要的。
MATLAB 作为一种强大的计算软件，可以用于数据光串扰的校正和分析。
本文将介绍数据光串扰校正的相关知识，并结合MATLAB实例，详细阐述在MATLAB评台上进行数据光串扰校正的方法和步骤。
二、数据光串扰的原因和影响1.数据光串扰的原因数据光串扰是由于光纤中的光信号相互影响而引起的。
当光信号传输时，由于光波的传播特性以及光纤的材质和结构等因素，会导致光信号之间产生串扰现象，进而影响数据传输的准确性和稳定性。
2.数据光串扰的影响数据光串扰会导致光信号的失真和误差，严重影响数据传输的可靠性和稳定性。
在高速、大容量数据传输中，数据光串扰会对系统性能产生严重的负面影响，因此需要进行有效的校正和处理。
三、数据光串扰校正方法1.数据光串扰校正的基本原理数据光串扰校正的基本原理是通过对光信号进行数字信号处理，采用滤波、补偿等方法，使得受到串扰的光信号能够得到有效的补偿和校正，从而恢复原始的数据信号。
2.数据光串扰校正的方法数据光串扰校正的方法包括时域校正和频域校正两种。
时域校正主要是对光信号的时间域特性进行处理，包括滤波、补偿等；频域校正则是对光信号的频域特性进行处理，采用频谱分析、滤波等方法进行校正。
3. MATLAB在数据光串扰校正中的应用MATLAB作为一种强大的计算软件，可以在数据光串扰校正中发挥重要作用。
利用MATLAB的信号处理工具箱和光通信工具箱，可以方便地实现数据光串扰的校正和分析。
四、MATLAB实例分析1.数据光串扰校正的基本步骤(1) 采集光信号数据需要采集受到串扰的光信号数据，包括原始信号和受到串扰的信号。
(2) 数据预处理对采集到的光信号数据进行预处理，包括去噪、信号增强等，以准备进行后续的处理和分析。
(3) 时域校正利用MATLAB的滤波和补偿等工具，对光信号进行时域校正，恢复原始的数据信号。
第19讲 MATLAB 时间序列分析
时间序列分析1.时间序列分析的步骤或流程：上面的流程中出现了两个很关键的词汇：序列的平稳性，和纯随机序列。
2. AR, MA, ARMA 模型间可相互转化)(p AR ：01122t t t p t p t x x x x ϕϕϕϕε---=+++++。
其中包含三个限制条件：模型的最高阶数为p ，即0p ϕ≠；随机干扰序列t ε为零均值的白噪声序列，即),0(~2εσεW N t ；当期的随机干扰与过去的序列值无关，即t s Ex t s <=,0ε，设212()1P p B B B B ϕϕϕΦ=----，则t t x B ε=Φ)(：若()B Φ可逆，则可写为：1()t t x B ε-=Φ（可逆的条件是什么？）)(q MA ：q t q t t t t x -------+=εθεθεθεμ 2211。
包含两个限制条件：模型的最高阶数为q ，即0≠q θ；随机干扰序列t ε为零均值的白噪声序列，即),0(~2εσεW N t由于)(q MA 模型为有限个白噪声序列的加权和（白噪声序列具有平稳性），仍具有平稳性。
因此)(q MA 本身就具体平稳性，因此不存在平稳性条件问题，但其可逆性是一个有用的问题，涉及到AR,MA 模型的互化问题。
设q q B B B B θθθ----=Θ 2211)(，则有t t B x ε)(Θ=。
若()B Θ可逆，则有1()t t B x ε-Θ=，此为一AR 模型。
),(q p ARMA ：q t q t t t p t p t t t t x x x x -----------+++++=εθεθεθεφφφφ 221122110，设Pp BB B B φφφ----=Φ 2211)(，qq BB B B θθθ----=Θ 2211)(，则有()()t t B x B εΦ=Θ ，若()B Φ，()B Θ可逆，则),(q p ARMA 模型可转化为AR,或MA 模型。
MATLAB数据处理与分析方法详解
MATLAB数据处理与分析方法详解一、引言在当今科技发展的快速时代，数据处理和分析成为了各行各业中不可或缺的重要环节。
作为一种广泛使用的计算机语言和工具，MATLAB为科学家、工程师和研究人员提供了一个强大的平台，用于处理、分析和可视化数据。
本文将详细介绍MATLAB中常用的数据处理和分析方法。
二、数据导入和预处理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中，并进行必要的预处理。
MATLAB提供了丰富的函数和工具，可以轻松地导入和处理各种数据格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。
通过使用MATLAB的数据导入工具，可以方便地将数据加载到工作空间中，并进行数据类型的转换和缺失值的处理。
三、数据清洗和筛选数据清洗和筛选是数据分析的关键步骤之一。
在大规模数据集中，往往会存在一些无效、不完整或错误的数据。
MATLAB提供了各种强大的函数和工具，可以帮助用户清理和筛选数据，去除重复值、填补缺失值、处理异常值等。
通过运用各种数据清洗和筛选技术，可以确保数据的质量和可靠性，为后续分析奠定基础。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的方法。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以实现各种数据可视化效果。
用户可以轻松地绘制线图、柱状图、散点图、饼图等各种常见的图表，还可以自定义颜色、样式和标签，使得数据可视化更加美观和直观。
五、统计分析统计分析是通过对数据进行计算和模型建立来揭示数据内在规律的一种方法。
MATLAB提供了强大的统计分析工具，包括描述统计、假设检验、回归分析、方差分析等。
用户可以利用这些工具在MATLAB中实现数据的统计分析，并得出相应的结论。
通过统计分析，可以更好地理解和解释数据，为进一步的决策和预测提供依据。
六、数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是利用统计学、人工智能等技术从大规模数据中提取有用信息和模式的过程。
MATLAB提供了多种数据挖掘和机器学习工具箱，包括聚类分析、分类与回归、支持向量机等。
基于Matlab产生m序列
目录前言 (1)第一章设计任务 (2)1.2设计内容 (2)1.2设计要求 (2)1.3系统框图 (2)第二章m序列的分析 (4)2.1m序列的含义 (4)2.2m序列产生的原理 (5)2.2m序列的性质 (6)2.3自相关特性 (7)第三章m序列的设计 (8)3.1特征多项式确定 (8)3.2本原多项式的确定 (9)3.3m序列的发生 (10)第四章程序调试及结果分析 (11)4.1m序列的仿真结果及分析 (12)4.2该设计的序列相关性仿真结果及分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)附录：程序代码 (16)前言扩频通信因其具有抗干扰、抗多径衰落、抗侦察等优点在通信领域中得到广泛应用。
扩频序列的设计和选择是扩频通信的关键技术，扩频序列性能的优劣在很大程度上决定了通信系统的多址干扰和符号间干扰的大小，从而直接影响到系统的性能。
因此，深入研究扩频序列的性质，构造设计具有良好相关性的扩频序列，来满足扩频系统的要求，是直接序列扩频系统的核心课题。
白噪声是一种随机过程，它有极其优良的相关特性。
但至今无法实现白噪声的放大、调制、检测、同步及控制等，而只能用类似于白噪声统计特性的伪随机序列来逼近它，并作为扩频系统的扩频码。
常见的伪随机序列有m 序列、GOLD 序列、M 序列、Walsh 序列等。
m 序列是目前研究最为彻底的伪随机序列，m 序列容易产生，有优良的自相关和互相关特性。
序列是伪随机序列的一种情况。
他可以在很多领域中都有重要应用。
由n级移位寄存器所能产生的周期最长的序列。
这种序列必须由非线性移位寄存器产生,并且周期为2n（n为移位寄存器的级数）。
通过对伪随机码中常用的m序列的结构和性质进行了分析，本文给出了基于MATLAB平台的m序列生成算法及代码伪随机序列分析。
第一章 设计任务1.2 设计内容掌握PN 序列的相关知识，掌握m 序列的产生原理及其在matlab 中的产生方法，对特定长度的m 序列，分析其性质，及其用来构造其它序列的方法；研究伪随机序列在跳频通信中的应用方法。
m序列产生和性能的MATLAB仿真
m序列产生和性能的MATLAB仿真
王昆;陈昕志
【期刊名称】《华电技术》
【年(卷),期】2007(000)012
【摘要】在扩频系统中通常采用扩频序列对信号进行频谱扩展,因而扩频序列对系统性能起着决定性作用,伪随机序列中的m序列为最常用的基本序列,介绍了m序列的原理,性能及产生方法,并在MATLAB中进行了实现和分析,仿真结果表明了该方法的正确性和可行性.
【总页数】3页(P170-171,200)
【作者】王昆;陈昕志
【作者单位】郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450046;河南职业技术学院,河南,郑州,450046
【正文语种】中文
【中图分类】TP332.1+1
【相关文献】
1.m序列的Matlab仿真与实现 [J], 李栋;刘进江
2.由m序列构造的同级类m序列及性能研究 [J], 方俊初;张爱雪;吕虹
3.浅析m序列产生器在C5ISR系统中的通信应用 [J], 王群辉;苏步鹏;杨菊忠;郭华
4.基于DDS芯片产生的M序列信号性能测试 [J], 朱亮;
5.一种m序列信号产生实验设计 [J], 刘恒; 黄晓钰; 孙晋; 刘建成
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直接序列扩频和解扩通信matlab代码
序列扩频和解扩通信是数字通信中的重要技术之一，通过扩频技术可以实现信息的加密传输和抗干扰能力的提高。
Matlab是一种强大的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数，非常适合用来实现序列扩频和解扩通信系统的模拟和仿真。
本文将通过实际的代码示例，介绍如何使用Matlab实现直接序列扩频和解扩通信系统。
一、直接序列扩频通信系统在直接序列扩频通信系统中，发送端的数据序列经过扩频码序列的点对点乘积，实现信号的扩频。
接收端利用相同的扩频码序列对接收到的信号进行点对点乘积，实现信号的解扩。
以下是Matlab代码示例：1. 生成随机的发送数据序列```matlabN = 1000; 数据序列长度data = randi([0,1],1,N); 生成随机的0/1序列```2. 生成随机的扩频码序列```matlabchip_seq = 2 * randi([0,1],1,N) - 1; 生成随机的±1序列作为扩频码```3. 进行数据序列和扩频码序列的点对点乘积```matlabspread_data = data .* chip_seq; 数据序列点对点乘以扩频码序列```4. 绘制发送端的信号波形```matlabt = 0 : 1/N : 1-1/N; 时间序列subplot(3,1,1);plot(t,data);title('原始数据序列');subplot(3,1,2);plot(t,chip_seq);title('扩频码序列');subplot(3,1,3);plot(t,spread_data);title('扩频后的信号波形');```二、直接序列解扩通信系统在直接序列解扩通信系统中，接收端利用与发送端相同的扩频码序列对接收到的信号进行解扩。
以下是Matlab代码示例：1. 接收到的扩频信号经过与扩频码序列的点对点乘积```matlabreceived_data = spread_data .* chip_seq; 接收到的信号点对点乘以扩频码序列```2. 进行积分处理得到解扩后的数据序列```matlabintegrated_data = sum(reshape(received_data,[],10)); 对接收数据进行10倍超采样和积分处理output_data = integrated_data > 0; 得到解扩后的数据序列```3. 绘制接收端的信号波形和解扩后的数据序列```matlabsubplot(2,1,1);plot(t,received_data);title('接收到的信号波形');subplot(2,1,2);stem(output_data);title('解扩后的数据序列');```通过以上代码示例，我们实现了直接序列扩频和解扩通信系统的Matlab仿真。
扰码与解扰实验
实验十五扰码与解扰实验一、实验目的1、了解加扰与解扰的基本概念、目的和作用。
2、掌握加扰与解扰技术的基本实现方法。
3、进一步熟悉伪随机序列（m序列）的特性及实现方法。
二、实验仪器1、计算机一台2、通信基础实验箱一台3、100MHz示波器一台三、实验原理数字通信系统的设计及其性能和所传输的数字信号的统计特性有关。
所谓加扰技术，就是不增加多余度而扰乱信号，改变数字信号的统计特性，使其近似于白噪声统计特性的一种技术。
这种技术的基础是建立在反馈移位寄存器序列（伪随机序列）理论之上的。
解扰是加扰的逆过程，恢复原始的数字信号。
如果数字信号具有周期性，则信号频谱为离散的谱线，由于电路的非线性，在多路通信系统中，这些谱线对相邻信道的信号造成串扰。
而短周期信号经过扰码器后，周期序列变长，谱线频率变低，产生的非线性分量落入相邻信道之外，因此干扰减小。
在有些数字通信设备中，从码元“0”和“1”的交变点提取定时信息，若传输的数字信号中经常出现长的“1”或“0”游程，将影响位同步的建立和保持。
而扰码器输出的周期序列有足够多的“0”、“1”交变点，能够保证同步定时信号的提取。
因此，加扰、解扰的目的在于：(1)保证接收机能提取到位定时信号(2)使数字信号更适合信道传输(3)保密通信的需要如图15-11（a）、（b）所示是由5级移位寄存器和两个模2加法器组成的加扰器和解扰器。
（a ）加扰器（b ）解扰器图15-1 自同步加扰器和解扰器加扰器的输出：5k 3k k k b b a b −−⊕⊕= 解扰器的输出： k 5k 3k k k a b b b c =⊕⊕=−−因此，解扰后的序列与加扰前的序列相同。
这种解扰器是自同步的，因为如果信道干扰造成错码，它的影响至多持续错码位于移位寄存器内的一段时间，即至多影响连续5个输出码元。
如果断开输入端，加扰器就变成一个反馈移位寄存器序列（伪随机序列）发生器。
四、实验内容及步骤1、在MAXPLUSⅡ设计平台下进行电路设计加扰、解扰实验电路如图15-1所示。
用Matlab产生伪随机序列,实现扰码
中北大学课程设计任务书2014/2015 学年第二学期学院：信息与通信工程学院专业：电子信息科学与技术学生姓名：学号：课程设计题目：用Matlab产生伪随机序列，实现扰码解扰起迄日期：6月29日～7月10日课程设计地点：指导教师：程耀瑜、李永红学科部主任：程耀瑜下达任务书日期: 2015 年 6 月 29日课程设计任务书1．设计目的：通过本课程设计, 主要训练和培养学生综合应用所学过的信号及信息处理等课程的相关知识，独立完成信号仿真以及信号处理的能力。
包括：查阅资料、合理性的设计、分析和解决实际问题的能力，数学仿真软件Matlab和C语言程序设计的学习与应用，培养规范化书写说明书的能力。
2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：用Matlab产生伪随机序列，实现扰码和解扰（1）利用周期为255的m序列发生器；（2）利用周期为127的m序列发生器；（3）利用周期为63的m序列发生器；3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：课程设计说明书仿真结果课程设计任务书4．主要参考文献：要求按国标GB 7714—87《文后参考文献著录规则》书写，例：1 傅承义，陈运泰，祁贵中.地球物理学基础.北京：科学出版社，1985（5篇以上）5．设计成果形式及要求：课程设计说明书仿真结果6．工作计划及进度：2015年6 月29 日~ 7月3 日了解设计题目及熟悉资料；7月4日~ 7月5日确定各题目要求计算相关参数；7月6日~ 7月7 日结合各题目确定具体设计方案；7月8日~ 7月9日结合要求具体设计并仿真、整理报告；7月10日答辩。
学科主任审查意见：签字：年月日。
MATLAB中的信号去噪与信号恢复技巧
MATLAB中的信号去噪与信号恢复技巧导言：在现代科学和工程领域中，信号处理是一个重要的研究方向。
在这个由噪声干扰的世界中，如何准确地提取所需信号或恢复被噪声淹没的数据成为了一个关键问题。
而MATLAB作为一种高效强大的数值计算和数据可视化工具，为信号的去噪和恢复提供了丰富的技术支持。
本文将介绍MATLAB中常用的信号去噪与恢复技巧，以期帮助读者更好地掌握这一领域的知识。
一、信号去噪技巧1. 加性高斯白噪声的处理在很多实际应用中，信号受到加性高斯白噪声的干扰。
对于这类情况，常见的去噪方法是滤波器。
MATLAB中提供了一系列滤波器函数，如低通滤波器、中值滤波器、均值滤波器等。
通过选取适当的滤波器类型和参数，可以有效地去除噪声，同时保留信号的重要特征。
2. 基于小波变换的去噪方法小波变换是一种有效的信号分析工具，能够将信号分解成不同的频率成分。
基于小波变换的去噪方法利用信号在小波域中的稀疏性，通过滤除相应的小波系数来去除噪声。
MATLAB中提供了丰富的小波函数，例如dwt、idwt等，可以方便地实现小波去噪算法。
3. 自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号自身特性进行滤波的方法。
MATLAB中的自适应滤波函数提供了最小均方误差(Least Mean Square, LMS)和最小二乘(Least Square, LS)等算法，能够根据给定的信号模型自动调整滤波器参数以适应不同的信号特点。
二、信号恢复技巧1. 插值方法在信号采样过程中，可能会出现采样率不足或部分样本丢失的情况。
插值方法能够通过已知的样本数据推测未知的样本值，从而恢复完整的信号。
MATLAB中提供了许多插值函数，如线性插值、三次样条插值等，可以根据实际需要选择合适的插值方法进行信号恢复。
2. 基于稀疏表示的信号恢复方法稀疏表示是指将信号表示为尽可能少的非零系数线性组合的形式。
通过选择合适的稀疏表示字典和优化算法，可以从部分观测数据中恢复出原始信号。
使用MATLAB进行信号滤波和去除干扰
使用MATLAB进行信号滤波和去除干扰信号滤波是数字信号处理中一个重要的环节。
在实际应用中，信号经常会遭受到各种形式的干扰，例如噪声、其他信号的干扰等。
而滤波的目的就是从原始信号中去除干扰，提取出我们所关心的信号。
MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的滤波函数和工具箱，以便我们方便地进行信号滤波操作。
下面将介绍一些常用的滤波方法和MATLAB中的应用。
首先，最常见的滤波方法之一是频率域滤波。
频率域滤波是将信号从时域转换到频域，通过操作频谱进行滤波。
在MATLAB中，我们可以使用fft函数对信号进行傅里叶变换，然后利用各种滤波器函数对频谱进行处理，最后再通过ifft函数将信号变换回时域。
常见的频率域滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
我们可以根据信号的特点选择合适的滤波器类型和参数进行滤波操作。
除了频率域滤波，时域滤波也是常用的信号处理方法之一。
时域滤波是在时域上对信号进行直接处理，常见的时域滤波方法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
在MATLAB中，我们可以使用filter函数对信号进行时域滤波。
例如，移动平均滤波可以通过设计一个移动窗口，然后将窗口内的数据取平均来平滑信号。
中值滤波则是通过将窗口内的数据排序，然后取其中位数值作为输出。
卡尔曼滤波则是一种递归滤波方法，可以用于估计信号的状态。
除了上述的常见滤波方法外，MATLAB还提供了一些高级滤波工具箱，例如信号处理工具箱、波形拟合工具箱等。
这些工具箱中包含了更多复杂和专业的滤波算法，可以用于处理特定领域的信号。
除了滤波方法之外，MATLAB还提供了一些降噪技术。
降噪是信号滤波中一个重要的任务，它的目标是将噪声从信号中去除，提高信号的质量。
MATLAB中常用的降噪技术有小波变换、奇异值分解等。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的小波系数，然后通过处理小波系数来降低噪声。
奇异值分解则是将信号矩阵分解成三个矩阵的乘积，通过对奇异值进行阈值处理来降噪。
(完整word版)噪声干扰信号的Matlab仿真
雷达对抗实验报告实验题目:噪声干扰信号的Matlab仿真院系：电子与信息工程学院班级：姓名：学号:指导教师：实验时间： 2012 年 6 月噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真一、实验目的通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。
二、实验原理实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性:1.射频噪声干扰窄带高斯过程:称为射频噪声干扰。
其中包络函数服从瑞利分布，相位函数服从［0，2］均匀分布，且与相互独立，载频为常数,且远大于的谱宽。
2.噪声调幅干扰广义平稳随机过程：称为噪声调幅干扰。
其中，调制噪声为零均值，方差为,在区间［—,分布的广义平稳随机过程，服从［0,2]均匀分布，且为与独立的随机变量,为常数。
噪声调幅信号的波形图,以及联合概率密度分布函数p（)以及各自的概率密度分布密度p(）存在下列关系：3.噪声调频干扰广义平稳随机过程：称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从［0，2］均匀分布且与独立的随机变量,，噪声调频干扰中的调制噪声和噪声调频干扰信号的波形J（t）如下图示:4.噪声调相干扰广义平稳随机过程：称为噪声调频干扰,其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从［0,2］均匀分布且与独立的随机变量，，噪声调相干扰的功率谱如下图所示：三、实验内容利用Matlab仿真产生视频噪声：;射频噪声:；噪声调幅干扰：视频噪声，调制度m=0.1~1;噪声调频干扰：视频噪声；噪声调相干扰：视频噪声.等一系列干扰信号并分析特性。
四、实验思路与步骤1.产生一个高斯白噪声，2.利用Matlab自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声.3.利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值,由此画出噪声调幅干扰频域波形，对其进行快速傅里叶变换后，求出功率谱，由此画出噪声调幅干扰的功率谱波形。
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法一、引言信号噪声是在实际工程应用中普遍存在的问题，噪声会对信号的质量和准确性产生不良影响。
因此，对信号噪声进行分析和处理是非常重要的。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具和算法，可以方便地进行信号噪声分析与处理。
本文将介绍一些常用的MATLAB工具和方法，帮助读者更好地处理信号噪声。
二、信号噪声分析在进行信号噪声分析之前，首先需要了解噪声的特性和类型。
常见的噪声类型有白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。
其中，白噪声是一种功率谱密度恒定的噪声，常用于模拟信号分析。
高斯噪声则符合正态分布特性，常用于数字信号处理。
脉冲噪声则表现为突然出现的噪声干扰。
对于信号噪声的分析，可以使用MATLAB中的频谱分析工具来实现。
例如，可以利用MATLAB中的fft函数对信号进行频谱分析，得到信号的功率谱密度。
通过观察功率谱密度图，可以清楚地看到信号的频域特性和噪声的功率分布情况。
此外，MATLAB还提供了丰富的统计工具，可以计算信号的均值、方差等统计参数，帮助进一步分析信号的噪声特性。
三、信号噪声处理1. 滤波方法滤波是一种常用的信号噪声处理方法，其目的是通过选择合适的滤波器对信号进行处理，抑制或消除噪声。
在MATLAB中，可以利用fir1、butter等函数来设计和应用滤波器。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
根据信号噪声的特点和需求，选择合适的滤波器类型是十分重要的。
例如，如果信号中的噪声主要集中在高频段，可以选择高通滤波器进行去噪处理。
2. 去噪算法除了滤波方法外，还有其他一些去噪算法可以应用于信号噪声处理。
例如，小波去噪算法是一种常用的信号去噪方法。
该算法通过对信号进行小波分解，并利用小波系数的特性进行噪声抑制。
MATLAB提供了丰富的小波变换函数和去噪函数，可以方便地进行信号去噪处理。
另外，独立分量分析（ICA）是一种基于统计的信号盲源分离方法，也可以用于信号噪声的降维和去噪。
通信加密的MATLAB实现及性能分析——利用14级m序列
通信加密的MATLAB实现及性能分析——利用14级m序列学生姓名：季政府指导老师：李骥摘要：本课程设计主要为了进一步数据序列加扰系统的原理和数据序列解扰系统的原理抗噪声性能的分析。
本课程设计仿真平台为MATLAB/Simulink。
主要是仿真通信加密系统。
对输入随机数据信号与14级m序列异或运算以实现信号加密，送入含噪信道，在接收端与相同序列再进行异或运算以解密，改变信道误码率大，分析该种加密方法的抗噪声性能。
程序通小过调试运行，初步实现了设计目标，并且经过适当完善后，将可以应用在商业中解决实际问题。
关键词：Matlab/Sumulink；m序列加扰与解扰;抗噪声性能1 引言人类社会建立在信息交流的基础上，通信是推动人类社会文明，进步与发展的巨大动力。
改革开放以来，我国的通信建设有了迅速的发展，但与一些发达国家相比还很落后，因此，现代通信系统的建设与发展是一项十分重要而又艰巨的任务。
各种各样的信息多采用数字信号传输，这已成为了通信的基础。
目前世界各国已在组建综合业务数字网，这是一种将话音，图像，数据等各种信息规范为数字信号的形式，并进行高速传输的网络。
通信技术的发展日新月异，通信系统也日趋复杂目前，无论是模拟通信还是数字通信，在不同的通信业务中都得到了广泛的应用。
但是，数字通信的发展速度已明显超过了模拟通信，成为当代通信技术的主流。
与模拟通信相比，数字通信具有以下一些优点：抗干扰能力强，且噪声不积累；传输差错可控；便于用现代数字信号处理技术对数字信息进行处理、变换、存储；易于集成，使通信设备微型化，重量轻；易于加密处理，且保密性好。
数字通信的缺点是，一般需要较大的带宽。
另外，由于数字通信对同步要求高，因而系统设备复杂。
但是，随着微电子技术、计算机技术的广泛应用以及超大规模集成电路的出现，数字系统的设备复杂程度大大降低。
同时高效的数据压缩技术以及光纤等大容量传输媒质的使用正逐步使带宽问题得到解决。
数据序列的扰乱与解扰的MATLAB实现及性能分析—利用17级m序列
数据序列的扰乱与解扰的MATLAB实现及性能分析—利用17级m序列学生姓名：指导老师：摘要本课程设计主要为了进一步数据序列加扰系统的原理和数据序列解扰系统的原理抗噪声性能的分析。
本课程设计仿真平台为MATLAB/Simulink。
主要是仿真通信加密系统。
对输入随机数据信号与17级m序列异或运算以实现信号加密，送入含噪信道，在接收端与相同序列再进行异或运算以解密，改变信道误码率大小，分析该种加密方法的抗噪声性能。
关键词：Matlab/Sumulink；m序列加扰与解扰；抗噪声性能1 引言随着时代的发展，通信在人们的生活中越来越重要，尤其是现在进入信息社会，信息的价值更为突出。
通信可以分为模拟通信与数字通信，并且数字通信在未来的生活中占据着越来越重要的作用。
数字通信比模拟通信有明显的优点。
首先,由于采用二进制数字信号,可在强干扰的情况下传输,从而抗干扰能力大大加强。
数字信号可以再生，能消除传输过程中的引入干扰的积累，可使通信质量不受通信距离的影响。
其次，由于大量使用数字电路而易于采用大规模集成电路实现数字多路复用、数字振铃和其他数字信号处理技术，并且更有利于实现数字交换，使数字系统能兼容电话、电报、电视、数据和其他通信业务。
最后，作为数字通信特有的优点，就是便于实现高度保密的通信。
数字通信的缺点是，一般需要较大的带宽。
另外，由于数字通信对同步要求高，因而系统设备复杂。
但是，随着微电子技术、计算机技术的广泛应用以及超大规模集成电路的出现，数字系统的设备复杂程度大大降低。
在通信系统的设计研发环节中，在进行实际硬件系统试验之前，软件仿真已成为必不可少的一部分。
本课程设计根据当今现代通信技术的发展，对信号的加扰与解扰等原理进行了研究和实验，加深了我们对数字通信的理解。
1.1课程设计的目的通信原理课程设计是重要的实践性教学环节。
在进行了专业基础课和《通信原理》课程教学的基础上，设计或分析一个简单的通信系统，有助于加深对通信系统原理及组成的理解。
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数据序列的扰乱与解扰的MATLAB实现及性能分析摘要：本课程设计主要为了进一步数据序列加扰系统的原理和数据序列解扰系统的原理抗噪声性能的分析。
本课程设计仿真平台为MATLAB/Simulink。
主要是仿真通信加密系统。
对输入随机数据信号与19级m序列异或运算以实现信号加密，送入含噪信道，在接收端与相同序列再进行异或运算以解密，改变信道误码率大小，分析该种加密方法的抗噪声性能。
关键词：Matlab/Sumulink；m序列加扰与解扰;抗噪声性能;1 引言人类社会建立在信息交流的基础上，通信是推动人类社会文明，进步与发展的巨大动力。
改革开放以来，我国的通信建设有了迅速的发展，但与一些发达国家相比还很落后，因此，现代通信系统的建设与发展是一项十分重要而又艰巨的任务。
各种各样的信息多采用数字信号传输，这已成为了通信的基础。
目前世界各国已在组建综合业务数字网，这是一种将话音，图像，数据等各种信息规范为数字信号的形式，并进行高速传输的网络。
通信技术的发展日新月异，通信系统也日趋复杂目前，无论是模拟通信还是数字通信，在不同的通信业务中都得到了广泛的应用。
但是，数字通信的发展速度已明显超过了模拟通信，成为当代通信技术的主流。
与模拟通信相比，数字通信具有以下一些优点：抗干扰能力强，且噪声不积累；传输差错可控；便于用现代数字信号处理技术对数字信息进行处理、变换、存储；易于集成，使通信设备微型化，重量轻；易于加密处理，且保密性好。
数字通信的缺点是，一般需要较大的带宽。
另外，由于数字通信对同步要求高，因而系统设备复杂。
但是，随着微电子技术、计算机技术的广泛应用以及超大规模集成电路的出现，数字系统的设备复杂程度大大降低。
同时高效的数据压缩技术以及光纤等大容量传输媒质的使用正逐步使带宽问题得到解决。
因此，数字通信的应用必将越来越广泛。
因此，在通信系统的设计研发环节中，在进行实际硬件系统试验之前，软件仿真已成为必不可少的一部分。
本课程设计根据当今现代通信技术的发展，对信号的加扰与解扰等原理进行了研究和实验1.1 课程设计目的首先在MATLAB/Simulink模块下学会对数据序列进行与m序列的加扰、解扰以及抗噪声性能分析方法。
通过本次课程设计加深对加扰和解扰系统的理解，使出现具体问题时能够合理，迅速而简单的选择系统，提高我们分析问题解决问题的能力；同时也能够培养我们独立思维的习惯，为我们今后更好的学习工作打下基础。
1.2 课程设计内容利用MATLAB imulink仿真平台,设计一个信道传输加扰与解扰系统.对输入随机数据信号与19级m序列异或运算以实现信号加密，送入含噪信道，在接收端与相同序列再进行异或运算以解密，改变信道误码率大小，分析该种加密方法的抗噪声性能。
2 加扰和解扰的基本原理2.1加扰和解扰系统概述一般来说，数字通信系统的设计及其性能都与所传输的数字信号的统计特性有关。
例如在分析计算系统的误码率时，常假定信源送出的“0”和“1”码元是等概率的。
在有些数字通信设备中，从“0”和“1”码元的交变点提取位定时信息，若经常出现长“0”或“1”游程，则将影响位同步信息的建立和保持。
如果数字信号具有周期性，则信号频谱中将存在离散谱线。
电路中存在的不同程度的非线性，有可能使其在多路通信系统其他路中造成串扰。
为了限制这种串扰，常要求数字信号的最小周期足够长。
如果能够先将信源产生的数字信号变换成具有近似于白噪声统计特性的数字序列，在进行传输；在接收端收到这个序列后先变换成原始数字信号，再传给用户，这样就可以给数字通信系统的设计和性能估计带来很大方便。
所谓加扰技术，就是不用增加多余度二扰乱信号，改变数字信号的统计特性，使其近似于白噪声统计特性的一种技术。
这种技术的基础是建立在反馈移存器序列（或伪随机序列）理论之上的。
采用加扰技术的通信系统组成的原理如图2-1所示。
在发送端用加扰器来改变原始数字信号统计特性，而接收端用解扰器恢复出原始数字信号。
在图2-2给出一个由5级移存器组成的自同步加扰器和解扰器的原理方框图。
由此图可以看出，加扰器是一个反馈电路，解扰器是一个前馈电路，它们分别都是由5级移存器和两个模2加法电路组成。
图2-1 采用加扰技术的系统图2-2 自同步加扰器和解扰器设加扰器的输入数字序列为{ak}，输出为{bk}；解扰器输入为{bk}，输出为{ck}。
在这里，符号{ak}表示二进制数字序列a0a1a2…akak+1…；符号{bk}，{ck}均与此相仿。
这样，由图2-2不难看出加扰器的输出bk=ak（xor）bk-3（xor）bk-5 （2.1）而解扰器的输出ck=bk（xor）bk-3（xor）bk-5 （2.2）以上两式表明，解扰后的序列与加扰前的序列相同。
这种解扰器是自同步的，因为如果信道干扰造成错码，它的影响至多持续错码位于移存器内的一段时间按，即至多影响连续五个输出码元。
如果断开输入端，加扰器就变成一个反馈移存器序列产生器，其输出为一周期性序列。
一般都适当设计反馈抽头的位置，使其构成为m序列产生器。
因为它能最有效的将输入序列搅乱，是输出数字码元之间相关性最小。
加扰器的作用可以看做是使输出码元成为输入序列许多码元的模2和。
因此可以把它当作是一种线性序列滤波器；同理，解扰器也可以看作是一个线性序列滤波器。
3 模块设计与仿真图形分析3.1 simulink的工作环境熟悉（1）simulink软件简介Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真综合分析的集成环境。
它不仅支持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统，也支持具有多种采样频率的系统。
SIMULINK包含有SINKS（输入方式）、SOURCE（输入源）、LINEAR（线性环节）、NONLINEAR（非线性环节）、CONNECTIONS（连接与接口）和EXTRA（其他环节）子模型库，而且每个子模型库中包含有相应的功能模块。
为实现信号仿真提供了一个很便捷的软件平台。
（2） simulink的工作环境1.1 建立一个很小随机序列加扰的系统，用示波器观察生成的m序列的波形，系统中所需的模块：随机数据产生器模块，示波器模块，延时器，抑或模块，则最后的组成随机序列与m序列加扰电路图如图3－1，参数设置如图3－2、3-3、3-4、3-5，系统内示波器显示的波形如图3－6如下所示：图3－1 加扰器仿真电路图图3－2 延时器参数设置图3-3逻辑异或模块参数设置图3-4随机序列参数设置图3-5滤波器模块参数设置图3-6随机序列（下）与加扰后波形（上）对比1.2 建立一个很小随机序列解扰的系统，用示波器观察生成的m序列的波形，系统中所需的模块：随机数据产生器模块，示波器模块，延时器，抑或模块，则最后的组成随机序列与m序列加扰电路图如图3－7，参数设置如图3－8、3-9、3-10、3-11，系统内示波器显示的波形如图3－12如下所示：图3-7解扰器仿真电路图图3-8延时器参数设置图3-9滤波器参数设置图3-10逻辑异或模块参数设置图3-11随机序列参数设置图3-12随机序列（中）与加扰后波形（上）解扰后波形（下）对比3.2 19级m序列加扰解扰信道系统电路图（1）19级m序列加扰解扰信道系统的仿真电路图如图3－13所示：图3－13 19级m序列加扰解扰系统的仿真电路图（2）19级m序列加扰模块电路如图3-14所示：图3-14 加扰模块电路图（3）19级m序列解扰解扰模块电路如图3-15所示：图3-15 19级m序列解扰模块3．3 系统所用模块参数设置（1）19级m序列加扰解扰信道系统参数：图3－16 延时器模块参数图图3－17 逻辑异或模块参数图图3－18 随机序列模块参数图图3－19 信道模块参数图图3－20 滤波器模块参数图3．4 系统示波器波形图（1）sope波形图（无噪声）图3－21 sope波形图加扰序列（上）源数据（下）解扰序列（中）图3-22系统误码率显示框图3．5 系统抗噪声性能分析（1）如图所示19 级m序列的抗噪声性能通过测量实际信道的误码率对比设定的信道误码率图 3-23 抗噪声性能对比曲线总结：如图对于设定的信道误码率大于0.0001时实际信道误码率约等于设定的信道误码率，如图当信道误码率小于0.00001时实际19级m序列编码的信号来说实际信号误码率为零，也就是说基本没有无码出现。
为了提高信道的抗噪声性能可加上一个数字滤波器提高信道的抗噪声性能，增加信道的正确行。
在传输过程中信道中的信号统计特性由于经过m序列的编码表现出白噪声的统计特性这样就有利于信号的传播。
（2）图形的matlab显示程序x=[10^-10 10^-9 10^-8 10^-7 0.0000002 0.0000003 0.0000004 0.0000006 0.0000007 0.0000008 0.0000009 0.000001 0.0000015 0.000002 0.000025 0.000003 0.000004 0.000005 0.000006 0.000007 0.000008 0.000009 0.00001 0.000015 0.00002 0.0000210 0.0000219 0.000022 0.000025 0.00003 0.00004 0.00005 0.00006 0.00007 0.00008 0.00009 0.0001 0.0002 0.0003 0.0004 0.0005 0.0006 0.00075 0.0008 0.0009 0.0015 0.002 0.0025 0.003 0.0045 0.006 0.0078 0.009 0.01 0.015 0.02 0.03 0.035 0.049 0.056 0.066 0.078 0.08 0.09 0.10 0.15 0.3 0.39 0.45 0.55 0.6234 0.6060 0.722 0.759 0.8 0.85 0.9 0.93 0.95 1];for i=1:length(x)p=x(i);sim('yan');Error(i)=double(ErrorVec(1));endloglog(x,Error, 'linewidth',2);xlabel('信道误码率ylabel('实际误码率');title('19m序列抗噪声性能');grid on;4发现的问题及解决方案4.1产生错误的19m序列产生器在设计19级m序列时必须按照m序列产生的原理进行设计相应的抽头数目和位置，才能产生正确的的m序列，若没有根据相应的m序列特性方程设计加扰器或者解扰器，产生的波形虽然也可以解扰与解扰但是没有m序列的周期特性和相关的统计特性。